GAN是什么?
其全称是Generative Adversarial Networks,即生成式对抗网络，这是一种深度学习模型，是近年来复杂分布上无监督学习最具前景的方法之一。模型中有两大模块，生成模型(Generative Model,我们用G来简称)，和判别模型(Discriminative，我们用D来简称)，GAN的学习过程便是这两个过程之间的博弈对抗，在GAN的理论中，并不要求G和D都是神经网络，只要是能拟合相应生成和判别的函数即可。在这篇中我们会配合简单的代码来解说，并能够实现GAN，这里的GAN代码可以在自己的笔记本等运行。

GAN内部的简单介绍：
首先我们先介绍一下GAN，如图：数据方面，我们有真实的数据，例如一些图片，还有我们自己定义的噪声，也就是一些随机数而已，这些随机数一般是一维（可能是几十个元素），输入到G中，
G对噪声不断进行编码，也就从低维到高维，最终形成一张图片，然后我们将噪声给D和真实图片给D，D进行判别，最后再对结果进行优化。
接下来我们更细的介绍GAN的训练，首先，我们明确一点，G和D是分开训练的，两者是在训练的过程中分别进步的，一开始，我们可以对G和D中的权重随便设置，这个时候，G和D都是几层网络而已，接下来我们将噪声输入到G中，G这个时候生成的东西也不知道是什么牛鬼蛇神，反正是乱七八糟的数据，然后我们人为的去操作，把这乱七八糟的数据输入到D中，我们自己让D对这些数据判别为“假”，然后输入真实图片，我们自己让D判别为真，然后对D的权重和偏置进行优化，再然后就是对G的权重和偏置进行优化，优化的目标是以真实图片训练权重和偏置，之后便是按照此过程不断的训练，也就不断地运行，在运行到100000次（随便说个次数）后，这些权重和偏置也被训练到稳定的状态了，这个时候如果我们输入随机数到G中，G便可以生成图片，而这个图片已经达到能够让D（非人为的，让D自行判断）判断为“真”。
GAN到此时也便完成了。
下面是代码解说：
1）首先是导入包(也不用这么多)

import tensorflow as tf
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.gridspec as gridspec
import os

2）然后是读取数据

mnist=input_data.read_data_sets("./fashion_mnist",one_hot=True)

3）再定义一个函数，按照正太分布，专门输出随机值，这个随机值是用在权重和偏置的初始化，而不是噪声

def xavier_init(size):
    in_dim=size[0]
    xavier_stddev=1./tf.sqrt(in_dim/2.)
    return tf.random.normal(shape=size,stddev=xavier_stddev)

4）再下面是判别器各个权重的设定，当然你也可以设置成两层网络，这里的X只生成器生成的图片。

X=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,784])

D_w1=tf.Variable(xavier_init([784,256]))
D_b1=tf.Variable(tf.zeros(shape=[256]))

D_w2=tf.Variable(xavier_init([256,128]))
D_b2=tf.Variable(tf.zeros(shape=[128]))

D_w3=tf.Variable(xavier_init([128,1]))
D_b3=tf.Variable(tf.zeros(shape=[1]))
theta_D=[D_w1,D_w2,D_w3,D_b1,D_b2,D_b3]

5）之后便是判别器的函数定义

def discriminator(x):
    D_h1=tf.nn.relu(tf.matmul(x,D_w1)+D_b1)
    D_h2=tf.matmul(D_h1,D_w2)+D_b2
    D_logit=tf.matmul(D_h2,D_w3)+D_b3
    D_prob=tf.nn.sigmoid(D_logit)
    return D_prob,D_logit

6）然后是生成器的输入和权重，偏置的设定

Z=tf.placeholder(tf.float32,shape=[None,100])

G_w1=tf.Variable(xavier_init([100,256]))
G_b1=tf.Variable(tf.zeros(shape=[256]))

G_w2=tf.Variable(xavier_init([256,784]))
G_b2=tf.Variable(tf.zeros(shape=[784]))

theta_G=[G_w1,G_w2,G_b1,G_b2]

7）下面再定义一个函数，专门输出随机数，也就是噪声

def sample_Z(m,n):
    return np.random.uniform(-1.,1.,size=[m,n])

8）之后当然就是生成器的函数定义，Z就是噪声

def generator(z):
    G_h1=tf.nn.relu(tf.matmul(z,G_w1)+G_b1)
    G_log_prob=tf.matmul(G_h1,G_w2)+G_b2
    G_prob=tf.nn.sigmoid(G_log_prob)
    return G_prob

9）接下来就是定义一个显示图片的函数，因为我们在跑完数据后，要看看生成数据，也就是生成图片从一开始到最后有着什么样的变化，所以定义这个函数，方便后面实时保存图片，在这个程序中，我们在运行代码时在目录中建立的一个名为out的文件夹，专门存放生成图片

def plot(samples):
    fig=plt.figure(figsize=(4,4))
    gs=gridspec.GridSpec(4,4)
    gs.update(wspace=0.05,hspace=0.05)
    
    for i,sample in enumerate(samples):
        ax=plt.subplot(gs[i])
        plt.axis('off')
        ax.set_xticklabels([])
        ax.set_yticklabels([])
        ax.set_aspect('equal')
        plt.imshow(sample.reshape(28,28),cmap='Greys_r')
        
    return fig

10）这一块则是对权重的优化，

G_sample=generator(Z)
D_real,D_logit_real=discriminator(X)
D_fake,D_logit_fake=discriminator(G_sample)


D_loss_real=tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=D_logit_real,labels=tf.ones_like(D_logit_real)))
D_loss_fake=tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=D_logit_fake,labels=tf.zeros_like(D_logit_fake)))
D_loss=D_loss_real+D_loss_fake

G_loss=tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=D_logit_fake,labels=tf.ones_like(D_logit_fake)))

D_solver=tf.train.AdamOptimizer().minimize(D_loss,var_list=theta_D)
G_solver=tf.train.AdamOptimizer().minimize(G_loss,var_list=theta_G)

mb_size=128
Z_dim=100

11）最后便是开始跑数据了，在tensorflow中，前面的步骤其实就是在建模型，模型建好了，我们最后一步便是初始化，赋值训练模型，我们训练次数为100000，但我觉得，如果要训练好，最好不要低于500000次，大概两三个小时吧可以跑完

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sess=tf.Session()
sess.run(tf.global_variables_initializer())
if not os.path.exists('out/'):
    os.makedirs('out/')
i=0
#开始训练
for it in range(100000):
    if it%1000==0:
        samples=sess.run(G_sample,feed_dict={Z: sample_Z(16,Z_dim)})
        fig=plot(samples)
        plt.savefig('out/{}.png'.format(str(i).zfill(3),bbox_inches='tight'))
        i+=1
        plt.close(fig)
    
    X_mb,_=mnist.train.next_batch(mb_size)
    _,D_loss_curr=sess.run([D_solver,D_loss],feed_dict={X:X_mb,Z:sample_Z(mb_size,Z_dim)})
    _,G_loss_curr=sess.run([G_solver,G_loss],feed_dict={Z:sample_Z(mb_size,Z_dim)})
    if it%100==0:
        print('iter:{}'.format(it))
        print('D_loss:{:.4}'.format(D_loss_curr))
        print('G_loss:{:.4}'.format(G_loss_curr))